SpaceX берёт опцион на покупку Cursor за $60 млрд — и это меняет правила игры
По слухам, Илон Маск берёт опцион на покупку одного из топовых AI-IDE — Cursor. Сумма: $60 млрд, срок — до конца 2026 года. Прямо сейчас сделку не закрывают: SpaceX готовится к IPO, лишний шум ни к чему.
Но деньги — не главное. По данным источников (Reuters, AP News), Маск уже подключает Cursor к кластеру Colossus — это около 1 миллиона видеокарт H100. Представьте: у IDE появится доступ к вычислительным мощностям, о которых другие могут только мечтать.
Зачем Маску IDE? Все просто: его Grok для кодинга почти никто не использует. А Cursor уже обходит Copilot в топовых сценариях. Лучше купить лидера, чем пытаться его догнать.
Кстати, Cursor свернул переговоры о раунде на $2 млрд при оценке свыше $50 млрд. $60 млрд — убедительнее.
—
DeepSeek V4-Pro: Китай бьёт рекорды
DeepSeek выпустил новую флагманскую модель — V4-Pro с 1,6 трлн параметров (49 млрд активных). Это крупнейшая open-source модель в мире (веса открыты по MIT-лицензии).
Что умеет:
• Контекст 1 млн токенов на вход, 384K на выход
• В 4 раза меньше вычислений и в 10 раз меньше памяти против V3.2
• Codeforces рейтинг 3206 — 23-е место среди живых программистов
• Впервые open-source дотянулся до закрытого фронтира в соревновательном программировании
• Первая серия, адаптированная под Huawei Ascend (пока урезанная версия)
Цены четко по версиям:
• V4-Flash: вход $0.14 / выход $0.28 за 1M токенов
• V4-Pro: вход $1.74 / выход $3.48 за 1M токенов
На пальцах: раньше длинный контекст был роскошью — жутко дорого и медленно. Теперь DeepSeek так оптимизировал архитектуру, что 1 млн токенов обрабатывается при 27% мощностей от предыдущего поколения. Как если бы грузовик вдруг начал потреблять вчетверо меньше бензина при той же загрузке. И в 10 раз меньше оперативки — а это значит, что запустить мощную модель смогут даже на обычном сервере, а не только на мега-кластере.
—
GPT-5.5: дороже, автономнее, с характером
OpenAI выпустила GPT-5.5 — первую модель GPT-5 с полным end-to-end переобучением, без переиспользования весов GPT-4. Последний раз так делали еще при переходе с GPT-4.5 — и это заняло почти год.
Ключевая фишка — автономность: она сама планирует, выбирает инструменты и доводит многошаговые задачи до конца.
Результаты впечатляют: Terminal-Bench 2.0 — 82.7%, первое место в рейтинге Artificial Analysis.
Но есть подвох: на тесте AA-Omniscience (без поиска) уровень галлюцинаций заметно выше, чем у конкурентов — 86% против 36% у Claude Opus 4.7. То есть модель увереннее, но иногда просто придумывает факты. OpenAI делает ставку на скорость и автономность, жертвуя точностью.
Цена выросла вдвое: $5/$30 за 1M токенов (было $2.50/$10 у предыдущей версии). Экономия за счет того, что итераций на задачу нужно меньше.
На пальцах: GPT-5.5 — это как очень умный сотрудник, который делает работу быстрее, но иногда несет чушь и стоит в два раза дороже прежнего. Если нужен надежный фактчекинг — перепроверяй. Если нужен быстрый результат без лишних вопросов — идеально.
—
Kimi K2.6: кодер на 12 часов без присмотра
Moonshot AI выпустила K2.6 — модель с MoE-архитектурой (1 трлн параметров, 32B активных).
На пальцах: MoE — это как большую команду разделить на специалистов. У модели «внутри» тысяча экспертов, но работают только нужные 32 миллиарда параметров за раз. Дешево и эффективно, как бригада, где каждый берется за свое.
Модель тренировали на долгих задачах — и результат впечатляет:
• Оптимизация маленькой модели на Mac — 14 итераций, 4000+ вызовов инструментов, 12 часов -> throughput вырос с 15 до 193 токенов/сек
• Рефакторинг биржевого движка — 13 часов, 4000+ строк кода -> +185% производительности
Может работать роем до 300 субагентов, 4000 скоординированных шагов без участия человека.
На пальцах: это уже не прототип. Это про замену джунов. Если одна модель может 12 часов кодить без присмотра и генерировать почти вдвое больше производительности — спрос на младших разработчиков начнет проседать.
—
ChatGPT Images 2.0: теперь бесплатно (проверено на момент публикации)
DALL-E больше не нужен. OpenAI открыла генерацию изображений всем пользователям (включая бесплатные аккаунты — актуально на момент написания поста).
Два режима: быстрый и «рассуждающий» (анализирует -> черновик -> проверяет компьютерным зрением -> исправляет). В Image Arena — отрыв в 240 баллов от ближайшего конкурента. Реализм такой, что не отличить от скриншота.
—
Claude-агенты торгуются на барахолке
Anthropic провели эксперимент: 69 сотрудников дали своим Claude-агентам по $100 и отправили торговать на внутреннюю барахолку в Slack. Люди не вмешивались.
Результат: 186 сделок на $4000 за неделю. Один агент купил 19 мячиков для пинг-понга (с разрешения хозяина).
Бонус: сравнили Opus 4.7 vs Haiku 4.5. Opus продавал дороже, покупал дешевле, закрывал больше сделок. Разницы никто не заметил.
На пальцах: более умная модель давала лучшие финансовые результаты, но пользователи этого не осознавали. Агенты работали автономно — люди просто дали бюджет и ушли. Они не смотрели на итоговые цифры и не сравнивали, кто из их агентов «лучше торгует». Может, умным агентам стоит быть чуть менее «невидимыми» — добавить dashboards, уведомления, итоговые отчеты? Иначе зачем платить за более дорогую модель, если результат тот же?
—
Итог: ИИ перестаёт быть просто инструментом — он торгуется, нанимает людей и работает часами без присмотра. Граница между инструментом и участником событий стирается быстрее, чем мы успеваем к этому привыкнуть.
А чтобы не пропускать свежие новости из мира нейросетей — приходите в наш Telegram-канал и читайте в MAX. Там мы разбираем такие темы первыми.
